Description of fast matrix multiplication algorithm: ⟨7×8×9:354⟩

Algorithm type

8X4Y4Z4+10X3Y4Z3+6X2Y6Z2+2X5Y2Z2+2X3Y4Z2+2X2Y2Z5+2XY6Z2+2X5Y2Z+4X4Y2Z2+2X3Y4Z+4X2Y4Z2+20X2Y2Z4+2X3Y2Z2+10X2Y2Z3+2XY4Z2+2XYZ5+2X3Y2Z+2X3YZ2+56X2Y2Z2+2XY4Z+20XY3Z2+6X3YZ+6X2Y2Z+6X2YZ2+20XY3Z+8XY2Z2+2XYZ3+10X2YZ+10XY2Z+62XYZ2+62XYZ8X4Y4Z410X3Y4Z36X2Y6Z22X5Y2Z22X3Y4Z22X2Y2Z52XY6Z22X5Y2Z4X4Y2Z22X3Y4Z4X2Y4Z220X2Y2Z42X3Y2Z210X2Y2Z32XY4Z22XYZ52X3Y2Z2X3YZ256X2Y2Z22XY4Z20XY3Z26X3YZ6X2Y2Z6X2YZ220XY3Z8XY2Z22XYZ310X2YZ10XY2Z62XYZ262XYZ8*X^4*Y^4*Z^4+10*X^3*Y^4*Z^3+6*X^2*Y^6*Z^2+2*X^5*Y^2*Z^2+2*X^3*Y^4*Z^2+2*X^2*Y^2*Z^5+2*X*Y^6*Z^2+2*X^5*Y^2*Z+4*X^4*Y^2*Z^2+2*X^3*Y^4*Z+4*X^2*Y^4*Z^2+20*X^2*Y^2*Z^4+2*X^3*Y^2*Z^2+10*X^2*Y^2*Z^3+2*X*Y^4*Z^2+2*X*Y*Z^5+2*X^3*Y^2*Z+2*X^3*Y*Z^2+56*X^2*Y^2*Z^2+2*X*Y^4*Z+20*X*Y^3*Z^2+6*X^3*Y*Z+6*X^2*Y^2*Z+6*X^2*Y*Z^2+20*X*Y^3*Z+8*X*Y^2*Z^2+2*X*Y*Z^3+10*X^2*Y*Z+10*X*Y^2*Z+62*X*Y*Z^2+62*X*Y*Z

Algorithm definition

The algorithm ⟨7×8×9:354⟩ could be constructed using the following decomposition:

⟨7×8×9:354⟩ = ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨3×4×3:29⟩ + ⟨2×4×3:20⟩ + ⟨2×4×3:20⟩.

This decomposition is defined by the following equality:

TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_5_8A_6_1A_6_2A_6_3A_6_4A_6_5A_6_6A_6_7A_6_8A_7_1A_7_2A_7_3A_7_4A_7_5A_7_6A_7_7A_7_8B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_1_6C_1_7C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_2_6C_2_7C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_3_6C_3_7C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_4_6C_4_7C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_5_6C_5_7C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_6_6C_6_7C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_7_6C_7_7C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_8_6C_8_7C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_9_6C_9_7=TraceMulA_6_5A_6_6A_6_7A_6_8A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8B_1_1+B_5_1B_1_2+B_5_2B_1_3+B_5_3B_2_1+B_6_1B_2_2+B_6_2B_2_3+B_6_3B_3_1+B_7_1B_3_2+B_7_2B_3_3+B_7_3B_4_1+B_8_1B_4_2+B_8_2B_4_3+B_8_3C_1_6-C_7_6-C_1_2C_1_1-C_7_1-C_1_4C_2_6-C_8_6-C_2_2C_2_1-C_8_1-C_2_4C_3_6-C_9_6-C_3_2C_3_1-C_9_1-C_3_4+TraceMulA_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4B_1_4+B_5_4B_1_5+B_5_5B_1_6+B_5_6B_2_4+B_6_4B_2_5+B_6_5B_2_6+B_6_6B_3_4+B_7_4B_3_5+B_7_5B_3_6+B_7_6B_4_4+B_8_4B_4_5+B_8_5B_4_6+B_8_6C_4_2-C_4_6-C_7_2C_4_3-C_7_3-C_4_1+C_4_4-C_7_4C_5_2-C_5_6-C_8_2C_5_3-C_8_3-C_5_1+C_5_4-C_8_4C_6_2-C_6_6-C_9_2C_6_3-C_9_3-C_6_1+C_6_4-C_9_4+TraceMulA_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_7_1A_7_2A_7_3A_7_4B_1_7B_1_8B_1_9B_2_7B_2_8B_2_9B_3_7B_3_8B_3_9B_4_7B_4_8B_4_9-C_7_6-C_4_5+C_7_5-C_7_1-C_4_7+C_7_7-C_8_6-C_5_5+C_8_5-C_8_1-C_5_7+C_8_7-C_9_6-C_6_5+C_9_5-C_9_1-C_6_7+C_9_7+TraceMulA_5_5A_5_6A_5_7A_5_8A_7_5A_7_6A_7_7A_7_8B_5_7B_5_8B_5_9B_6_7B_6_8B_6_9B_7_7B_7_8B_7_9B_8_7B_8_8B_8_9-C_7_2-C_1_5+C_7_5-C_7_4-C_1_7+C_7_7-C_8_2-C_2_5+C_8_5-C_8_4-C_2_7+C_8_7-C_9_2-C_3_5+C_9_5-C_9_4-C_3_7+C_9_7+TraceMulA_2_1+A_6_1A_2_2+A_6_2A_2_3+A_6_3A_2_4+A_6_4A_1_1+A_4_1A_1_2+A_4_2A_1_3+A_4_3A_4_4+A_1_4B_1_1+B_1_4B_1_2+B_1_5B_1_3+B_1_6B_2_1+B_2_4B_2_2+B_2_5B_2_3+B_2_6B_3_1+B_3_4B_3_2+B_3_5B_3_3+B_3_6B_4_1+B_4_4B_4_2+B_4_5B_4_3+B_4_6C_4_6C_4_1C_5_6C_5_1C_6_6C_6_1+TraceMulA_6_1+A_5_1A_6_2+A_5_2A_6_3+A_5_3A_6_4+A_5_4A_1_1+A_7_1A_1_2+A_7_2A_1_3+A_7_3A_1_4+A_7_4B_1_1+B_5_1+B_1_7+B_5_7B_1_2+B_5_2+B_1_8+B_5_8B_1_3+B_5_3+B_1_9+B_5_9B_2_1+B_6_1+B_2_7+B_6_7B_2_2+B_6_2+B_2_8+B_6_8B_2_3+B_6_3+B_2_9+B_6_9B_3_1+B_7_1+B_3_7+B_7_7B_3_2+B_7_2+B_3_8+B_7_8B_3_3+B_7_3+B_3_9+B_7_9B_4_1+B_8_1+B_4_7+B_8_7B_4_2+B_8_2+B_4_8+B_8_8B_4_3+B_8_3+B_4_9+B_8_9C_7_6C_7_1C_8_6C_8_1C_9_6C_9_1+TraceMulA_6_1-A_6_5A_6_2-A_6_6A_6_3-A_6_7A_6_4-A_6_8A_1_1-A_1_5A_1_2-A_1_6A_1_3-A_1_7A_1_4-A_1_8B_1_1B_1_2B_1_3B_2_1B_2_2B_2_3B_3_1B_3_2B_3_3B_4_1B_4_2B_4_3C_1_6-C_4_6-C_1_5-C_4_1+C_1_1-C_1_7C_2_6-C_5_6-C_2_5-C_5_1+C_2_1-C_2_7C_3_6-C_6_6-C_3_5-C_6_1+C_3_1-C_3_7+TraceMulA_2_1+A_6_5A_2_2+A_6_6A_2_3+A_6_7A_2_4+A_6_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_4_1+A_1_5A_4_2+A_1_6A_4_3+A_1_7A_4_4+A_1_8B_1_1-B_5_4B_1_2-B_5_5B_1_3-B_5_6B_2_1-B_6_4B_2_2-B_6_5B_2_3-B_6_6B_3_1-B_7_4B_3_2-B_7_5B_3_3-B_7_6B_4_1-B_8_4B_4_2-B_8_5B_4_3-B_8_6-C_4_6+C_1_2C_1_3-C_4_1+C_1_4-C_5_6+C_2_2C_2_3-C_5_1+C_2_4-C_6_6+C_3_2C_3_3-C_6_1+C_3_4+TraceMulA_2_5+A_6_5A_2_6+A_6_6A_2_7+A_6_7A_2_8+A_6_8A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_5+A_1_5A_4_6+A_1_6A_4_7+A_1_7A_4_8+A_1_8B_5_1+B_5_4B_5_2+B_5_5B_5_3+B_5_6B_6_1+B_6_4B_6_2+B_6_5B_6_3+B_6_6B_7_1+B_7_4B_7_2+B_7_5B_7_3+B_7_6B_8_1+B_8_4B_8_2+B_8_5B_8_3+B_8_6C_1_2C_1_3C_1_4C_2_2C_2_3C_2_4C_3_2C_3_3C_3_4+TraceMulA_2_1-A_2_5A_2_2-A_2_6A_2_3-A_2_7A_2_4-A_2_8A_3_1-A_3_5A_3_2-A_3_6A_3_3-A_3_7A_3_4-A_3_8A_4_1-A_4_5A_4_2-A_4_6A_4_3-A_4_7A_4_4-A_4_8B_5_4B_5_5B_5_6B_6_4B_6_5B_6_6B_7_4B_7_5B_7_6B_8_4B_8_5B_8_6-C_4_2+C_1_2+C_4_5C_1_3-C_4_3C_1_4-C_4_4+C_4_7C_2_2-C_5_2+C_5_5C_2_3-C_5_3C_2_4-C_5_4+C_5_7C_3_2-C_6_2+C_6_5C_3_3-C_6_3C_3_4-C_6_4+C_6_7+TraceMulA_5_5+A_2_5A_2_6+A_5_6A_2_7+A_5_7A_2_8+A_5_8A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_5+A_7_5A_4_6+A_7_6A_4_7+A_7_7A_4_8+A_7_8B_1_4+B_5_4+B_1_7+B_5_7B_1_5+B_5_5+B_1_8+B_5_8B_1_6+B_5_6+B_1_9+B_5_9B_2_4+B_6_4+B_2_7+B_6_7B_2_5+B_6_5+B_2_8+B_6_8B_2_6+B_6_6+B_2_9+B_6_9B_3_4+B_7_4+B_3_7+B_7_7B_3_5+B_7_5+B_3_8+B_7_8B_3_6+B_7_6+B_3_9+B_7_9B_4_4+B_8_4+B_4_7+B_8_7B_4_5+B_8_5+B_4_8+B_8_8B_4_6+B_8_6+B_4_9+B_8_9C_7_2C_7_3C_7_4C_8_2C_8_3C_8_4C_9_2C_9_3C_9_4+TraceMulA_6_1+A_5_1-A_6_5A_6_2+A_5_2-A_6_6A_6_3+A_5_3-A_6_7A_6_4+A_5_4-A_6_8A_1_1+A_7_1-A_1_5A_1_2+A_7_2-A_1_6A_1_3+A_7_3-A_1_7A_1_4+A_7_4-A_1_8B_1_1+B_5_1+B_5_7B_1_2+B_5_2+B_5_8B_1_3+B_5_3+B_5_9B_2_1+B_6_1+B_6_7B_2_2+B_6_2+B_6_8B_2_3+B_6_3+B_6_9B_3_1+B_7_1+B_7_7B_3_2+B_7_2+B_7_8B_3_3+B_7_3+B_7_9B_4_1+B_8_1+B_8_7B_4_2+B_8_2+B_8_8B_4_3+B_8_3+B_8_9-C_7_6+C_1_5-C_7_1+C_1_7-C_8_6+C_2_5-C_8_1+C_2_7-C_9_6+C_3_5-C_9_1+C_3_7+TraceMulA_2_1-A_2_5-A_5_5A_2_2-A_2_6-A_5_6A_2_3-A_2_7-A_5_7A_2_4-A_2_8-A_5_8A_3_1-A_3_5A_3_2-A_3_6A_3_3-A_3_7A_3_4-A_3_8A_4_1-A_4_5-A_7_5A_4_2-A_4_6-A_7_6A_4_3-A_4_7-A_7_7A_4_4-A_4_8-A_7_8B_1_4+B_5_4+B_1_7B_1_5+B_5_5+B_1_8B_1_6+B_5_6+B_1_9B_2_4+B_6_4+B_2_7B_2_5+B_6_5+B_2_8B_2_6+B_6_6+B_2_9B_3_4+B_7_4+B_3_7B_3_5+B_7_5+B_3_8B_3_6+B_7_6+B_3_9B_4_4+B_8_4+B_4_7B_4_5+B_8_5+B_4_8B_4_6+B_8_6+B_4_9C_7_2-C_4_5C_7_3C_7_4-C_4_7C_8_2-C_5_5C_8_3C_8_4-C_5_7C_9_2-C_6_5C_9_3C_9_4-C_6_7+TraceMulA_2_1+A_5_1-A_2_5-A_5_5A_2_2+A_5_2-A_2_6-A_5_6A_2_3+A_5_3-A_2_7-A_5_7A_5_4+A_2_4-A_2_8-A_5_8A_4_1+A_7_1-A_4_5-A_7_5A_4_2+A_7_2-A_4_6-A_7_6A_4_3+A_7_3-A_4_7-A_7_7A_4_4+A_7_4-A_4_8-A_7_8B_1_4+B_1_7B_1_5+B_1_8B_1_6+B_1_9B_2_4+B_2_7B_2_5+B_2_8B_2_6+B_2_9B_3_4+B_3_7B_3_5+B_3_8B_3_6+B_3_9B_4_4+B_4_7B_4_5+B_4_8B_4_6+B_4_9C_4_5C_4_7C_5_5C_5_7C_6_5C_6_7+TraceMul-A_6_1-A_5_1+A_6_5+A_5_5-A_6_2-A_5_2+A_6_6+A_5_6-A_6_3-A_5_3+A_6_7+A_5_7-A_6_4-A_5_4+A_6_8+A_5_8-A_1_1-A_7_1+A_1_5+A_7_5-A_1_2-A_7_2+A_1_6+A_7_6-A_1_3-A_7_3+A_1_7+A_7_7-A_1_4-A_7_4+A_1_8+A_7_8B_5_1+B_5_7B_5_2+B_5_8B_5_3+B_5_9B_6_1+B_6_7B_6_2+B_6_8B_6_3+B_6_9B_7_1+B_7_7B_7_2+B_7_8B_7_3+B_7_9B_8_1+B_8_7B_8_2+B_8_8B_8_3+B_8_9C_1_5C_1_7C_2_5C_2_7C_3_5C_3_7TraceMulA_1_1A_1_2A_1_3A_1_4A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8A_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_2_5A_2_6A_2_7A_2_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4A_4_5A_4_6A_4_7A_4_8A_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_5_5A_5_6A_5_7A_5_8A_6_1A_6_2A_6_3A_6_4A_6_5A_6_6A_6_7A_6_8A_7_1A_7_2A_7_3A_7_4A_7_5A_7_6A_7_7A_7_8B_1_1B_1_2B_1_3B_1_4B_1_5B_1_6B_1_7B_1_8B_1_9B_2_1B_2_2B_2_3B_2_4B_2_5B_2_6B_2_7B_2_8B_2_9B_3_1B_3_2B_3_3B_3_4B_3_5B_3_6B_3_7B_3_8B_3_9B_4_1B_4_2B_4_3B_4_4B_4_5B_4_6B_4_7B_4_8B_4_9B_5_1B_5_2B_5_3B_5_4B_5_5B_5_6B_5_7B_5_8B_5_9B_6_1B_6_2B_6_3B_6_4B_6_5B_6_6B_6_7B_6_8B_6_9B_7_1B_7_2B_7_3B_7_4B_7_5B_7_6B_7_7B_7_8B_7_9B_8_1B_8_2B_8_3B_8_4B_8_5B_8_6B_8_7B_8_8B_8_9C_1_1C_1_2C_1_3C_1_4C_1_5C_1_6C_1_7C_2_1C_2_2C_2_3C_2_4C_2_5C_2_6C_2_7C_3_1C_3_2C_3_3C_3_4C_3_5C_3_6C_3_7C_4_1C_4_2C_4_3C_4_4C_4_5C_4_6C_4_7C_5_1C_5_2C_5_3C_5_4C_5_5C_5_6C_5_7C_6_1C_6_2C_6_3C_6_4C_6_5C_6_6C_6_7C_7_1C_7_2C_7_3C_7_4C_7_5C_7_6C_7_7C_8_1C_8_2C_8_3C_8_4C_8_5C_8_6C_8_7C_9_1C_9_2C_9_3C_9_4C_9_5C_9_6C_9_7TraceMulA_6_5A_6_6A_6_7A_6_8A_1_5A_1_6A_1_7A_1_8B_1_1B_5_1B_1_2B_5_2B_1_3B_5_3B_2_1B_6_1B_2_2B_6_2B_2_3B_6_3B_3_1B_7_1B_3_2B_7_2B_3_3B_7_3B_4_1B_8_1B_4_2B_8_2B_4_3B_8_3C_1_6C_7_6C_1_2C_1_1C_7_1C_1_4C_2_6C_8_6C_2_2C_2_1C_8_1C_2_4C_3_6C_9_6C_3_2C_3_1C_9_1C_3_4TraceMulA_2_1A_2_2A_2_3A_2_4A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_4_1A_4_2A_4_3A_4_4B_1_4B_5_4B_1_5B_5_5B_1_6B_5_6B_2_4B_6_4B_2_5B_6_5B_2_6B_6_6B_3_4B_7_4B_3_5B_7_5B_3_6B_7_6B_4_4B_8_4B_4_5B_8_5B_4_6B_8_6C_4_2C_4_6C_7_2C_4_3C_7_3C_4_1C_4_4C_7_4C_5_2C_5_6C_8_2C_5_3C_8_3C_5_1C_5_4C_8_4C_6_2C_6_6C_9_2C_6_3C_9_3C_6_1C_6_4C_9_4TraceMulA_5_1A_5_2A_5_3A_5_4A_7_1A_7_2A_7_3A_7_4B_1_7B_1_8B_1_9B_2_7B_2_8B_2_9B_3_7B_3_8B_3_9B_4_7B_4_8B_4_9C_7_6C_4_5C_7_5C_7_1C_4_7C_7_7C_8_6C_5_5C_8_5C_8_1C_5_7C_8_7C_9_6C_6_5C_9_5C_9_1C_6_7C_9_7TraceMulA_5_5A_5_6A_5_7A_5_8A_7_5A_7_6A_7_7A_7_8B_5_7B_5_8B_5_9B_6_7B_6_8B_6_9B_7_7B_7_8B_7_9B_8_7B_8_8B_8_9C_7_2C_1_5C_7_5C_7_4C_1_7C_7_7C_8_2C_2_5C_8_5C_8_4C_2_7C_8_7C_9_2C_3_5C_9_5C_9_4C_3_7C_9_7TraceMulA_2_1A_6_1A_2_2A_6_2A_2_3A_6_3A_2_4A_6_4A_1_1A_4_1A_1_2A_4_2A_1_3A_4_3A_4_4A_1_4B_1_1B_1_4B_1_2B_1_5B_1_3B_1_6B_2_1B_2_4B_2_2B_2_5B_2_3B_2_6B_3_1B_3_4B_3_2B_3_5B_3_3B_3_6B_4_1B_4_4B_4_2B_4_5B_4_3B_4_6C_4_6C_4_1C_5_6C_5_1C_6_6C_6_1TraceMulA_6_1A_5_1A_6_2A_5_2A_6_3A_5_3A_6_4A_5_4A_1_1A_7_1A_1_2A_7_2A_1_3A_7_3A_1_4A_7_4B_1_1B_5_1B_1_7B_5_7B_1_2B_5_2B_1_8B_5_8B_1_3B_5_3B_1_9B_5_9B_2_1B_6_1B_2_7B_6_7B_2_2B_6_2B_2_8B_6_8B_2_3B_6_3B_2_9B_6_9B_3_1B_7_1B_3_7B_7_7B_3_2B_7_2B_3_8B_7_8B_3_3B_7_3B_3_9B_7_9B_4_1B_8_1B_4_7B_8_7B_4_2B_8_2B_4_8B_8_8B_4_3B_8_3B_4_9B_8_9C_7_6C_7_1C_8_6C_8_1C_9_6C_9_1TraceMulA_6_1A_6_5A_6_2A_6_6A_6_3A_6_7A_6_4A_6_8A_1_1A_1_5A_1_2A_1_6A_1_3A_1_7A_1_4A_1_8B_1_1B_1_2B_1_3B_2_1B_2_2B_2_3B_3_1B_3_2B_3_3B_4_1B_4_2B_4_3C_1_6C_4_6C_1_5C_4_1C_1_1C_1_7C_2_6C_5_6C_2_5C_5_1C_2_1C_2_7C_3_6C_6_6C_3_5C_6_1C_3_1C_3_7TraceMulA_2_1A_6_5A_2_2A_6_6A_2_3A_6_7A_2_4A_6_8A_3_1A_3_2A_3_3A_3_4A_4_1A_1_5A_4_2A_1_6A_4_3A_1_7A_4_4A_1_8B_1_1B_5_4B_1_2B_5_5B_1_3B_5_6B_2_1B_6_4B_2_2B_6_5B_2_3B_6_6B_3_1B_7_4B_3_2B_7_5B_3_3B_7_6B_4_1B_8_4B_4_2B_8_5B_4_3B_8_6C_4_6C_1_2C_1_3C_4_1C_1_4C_5_6C_2_2C_2_3C_5_1C_2_4C_6_6C_3_2C_3_3C_6_1C_3_4TraceMulA_2_5A_6_5A_2_6A_6_6A_2_7A_6_7A_2_8A_6_8A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_5A_1_5A_4_6A_1_6A_4_7A_1_7A_4_8A_1_8B_5_1B_5_4B_5_2B_5_5B_5_3B_5_6B_6_1B_6_4B_6_2B_6_5B_6_3B_6_6B_7_1B_7_4B_7_2B_7_5B_7_3B_7_6B_8_1B_8_4B_8_2B_8_5B_8_3B_8_6C_1_2C_1_3C_1_4C_2_2C_2_3C_2_4C_3_2C_3_3C_3_4TraceMulA_2_1A_2_5A_2_2A_2_6A_2_3A_2_7A_2_4A_2_8A_3_1A_3_5A_3_2A_3_6A_3_3A_3_7A_3_4A_3_8A_4_1A_4_5A_4_2A_4_6A_4_3A_4_7A_4_4A_4_8B_5_4B_5_5B_5_6B_6_4B_6_5B_6_6B_7_4B_7_5B_7_6B_8_4B_8_5B_8_6C_4_2C_1_2C_4_5C_1_3C_4_3C_1_4C_4_4C_4_7C_2_2C_5_2C_5_5C_2_3C_5_3C_2_4C_5_4C_5_7C_3_2C_6_2C_6_5C_3_3C_6_3C_3_4C_6_4C_6_7TraceMulA_5_5A_2_5A_2_6A_5_6A_2_7A_5_7A_2_8A_5_8A_3_5A_3_6A_3_7A_3_8A_4_5A_7_5A_4_6A_7_6A_4_7A_7_7A_4_8A_7_8B_1_4B_5_4B_1_7B_5_7B_1_5B_5_5B_1_8B_5_8B_1_6B_5_6B_1_9B_5_9B_2_4B_6_4B_2_7B_6_7B_2_5B_6_5B_2_8B_6_8B_2_6B_6_6B_2_9B_6_9B_3_4B_7_4B_3_7B_7_7B_3_5B_7_5B_3_8B_7_8B_3_6B_7_6B_3_9B_7_9B_4_4B_8_4B_4_7B_8_7B_4_5B_8_5B_4_8B_8_8B_4_6B_8_6B_4_9B_8_9C_7_2C_7_3C_7_4C_8_2C_8_3C_8_4C_9_2C_9_3C_9_4TraceMulA_6_1A_5_1A_6_5A_6_2A_5_2A_6_6A_6_3A_5_3A_6_7A_6_4A_5_4A_6_8A_1_1A_7_1A_1_5A_1_2A_7_2A_1_6A_1_3A_7_3A_1_7A_1_4A_7_4A_1_8B_1_1B_5_1B_5_7B_1_2B_5_2B_5_8B_1_3B_5_3B_5_9B_2_1B_6_1B_6_7B_2_2B_6_2B_6_8B_2_3B_6_3B_6_9B_3_1B_7_1B_7_7B_3_2B_7_2B_7_8B_3_3B_7_3B_7_9B_4_1B_8_1B_8_7B_4_2B_8_2B_8_8B_4_3B_8_3B_8_9C_7_6C_1_5C_7_1C_1_7C_8_6C_2_5C_8_1C_2_7C_9_6C_3_5C_9_1C_3_7TraceMulA_2_1A_2_5A_5_5A_2_2A_2_6A_5_6A_2_3A_2_7A_5_7A_2_4A_2_8A_5_8A_3_1A_3_5A_3_2A_3_6A_3_3A_3_7A_3_4A_3_8A_4_1A_4_5A_7_5A_4_2A_4_6A_7_6A_4_3A_4_7A_7_7A_4_4A_4_8A_7_8B_1_4B_5_4B_1_7B_1_5B_5_5B_1_8B_1_6B_5_6B_1_9B_2_4B_6_4B_2_7B_2_5B_6_5B_2_8B_2_6B_6_6B_2_9B_3_4B_7_4B_3_7B_3_5B_7_5B_3_8B_3_6B_7_6B_3_9B_4_4B_8_4B_4_7B_4_5B_8_5B_4_8B_4_6B_8_6B_4_9C_7_2C_4_5C_7_3C_7_4C_4_7C_8_2C_5_5C_8_3C_8_4C_5_7C_9_2C_6_5C_9_3C_9_4C_6_7TraceMulA_2_1A_5_1A_2_5A_5_5A_2_2A_5_2A_2_6A_5_6A_2_3A_5_3A_2_7A_5_7A_5_4A_2_4A_2_8A_5_8A_4_1A_7_1A_4_5A_7_5A_4_2A_7_2A_4_6A_7_6A_4_3A_7_3A_4_7A_7_7A_4_4A_7_4A_4_8A_7_8B_1_4B_1_7B_1_5B_1_8B_1_6B_1_9B_2_4B_2_7B_2_5B_2_8B_2_6B_2_9B_3_4B_3_7B_3_5B_3_8B_3_6B_3_9B_4_4B_4_7B_4_5B_4_8B_4_6B_4_9C_4_5C_4_7C_5_5C_5_7C_6_5C_6_7TraceMulA_6_1A_5_1A_6_5A_5_5A_6_2A_5_2A_6_6A_5_6A_6_3A_5_3A_6_7A_5_7A_6_4A_5_4A_6_8A_5_8A_1_1A_7_1A_1_5A_7_5A_1_2A_7_2A_1_6A_7_6A_1_3A_7_3A_1_7A_7_7A_1_4A_7_4A_1_8A_7_8B_5_1B_5_7B_5_2B_5_8B_5_3B_5_9B_6_1B_6_7B_6_2B_6_8B_6_3B_6_9B_7_1B_7_7B_7_2B_7_8B_7_3B_7_9B_8_1B_8_7B_8_2B_8_8B_8_3B_8_9C_1_5C_1_7C_2_5C_2_7C_3_5C_3_7Trace(Mul(Matrix(7, 8, [[A_1_1,A_1_2,A_1_3,A_1_4,A_1_5,A_1_6,A_1_7,A_1_8],[A_2_1,A_2_2,A_2_3,A_2_4,A_2_5,A_2_6,A_2_7,A_2_8],[A_3_1,A_3_2,A_3_3,A_3_4,A_3_5,A_3_6,A_3_7,A_3_8],[A_4_1,A_4_2,A_4_3,A_4_4,A_4_5,A_4_6,A_4_7,A_4_8],[A_5_1,A_5_2,A_5_3,A_5_4,A_5_5,A_5_6,A_5_7,A_5_8],[A_6_1,A_6_2,A_6_3,A_6_4,A_6_5,A_6_6,A_6_7,A_6_8],[A_7_1,A_7_2,A_7_3,A_7_4,A_7_5,A_7_6,A_7_7,A_7_8]]),Matrix(8, 9, [[B_1_1,B_1_2,B_1_3,B_1_4,B_1_5,B_1_6,B_1_7,B_1_8,B_1_9],[B_2_1,B_2_2,B_2_3,B_2_4,B_2_5,B_2_6,B_2_7,B_2_8,B_2_9],[B_3_1,B_3_2,B_3_3,B_3_4,B_3_5,B_3_6,B_3_7,B_3_8,B_3_9],[B_4_1,B_4_2,B_4_3,B_4_4,B_4_5,B_4_6,B_4_7,B_4_8,B_4_9],[B_5_1,B_5_2,B_5_3,B_5_4,B_5_5,B_5_6,B_5_7,B_5_8,B_5_9],[B_6_1,B_6_2,B_6_3,B_6_4,B_6_5,B_6_6,B_6_7,B_6_8,B_6_9],[B_7_1,B_7_2,B_7_3,B_7_4,B_7_5,B_7_6,B_7_7,B_7_8,B_7_9],[B_8_1,B_8_2,B_8_3,B_8_4,B_8_5,B_8_6,B_8_7,B_8_8,B_8_9]]),Matrix(9, 7, [[C_1_1,C_1_2,C_1_3,C_1_4,C_1_5,C_1_6,C_1_7],[C_2_1,C_2_2,C_2_3,C_2_4,C_2_5,C_2_6,C_2_7],[C_3_1,C_3_2,C_3_3,C_3_4,C_3_5,C_3_6,C_3_7],[C_4_1,C_4_2,C_4_3,C_4_4,C_4_5,C_4_6,C_4_7],[C_5_1,C_5_2,C_5_3,C_5_4,C_5_5,C_5_6,C_5_7],[C_6_1,C_6_2,C_6_3,C_6_4,C_6_5,C_6_6,C_6_7],[C_7_1,C_7_2,C_7_3,C_7_4,C_7_5,C_7_6,C_7_7],[C_8_1,C_8_2,C_8_3,C_8_4,C_8_5,C_8_6,C_8_7],[C_9_1,C_9_2,C_9_3,C_9_4,C_9_5,C_9_6,C_9_7]]))) = Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_6_5,A_6_6,A_6_7,A_6_8],[A_1_5,A_1_6,A_1_7,A_1_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1+B_5_1,B_1_2+B_5_2,B_1_3+B_5_3],[B_2_1+B_6_1,B_2_2+B_6_2,B_2_3+B_6_3],[B_3_1+B_7_1,B_3_2+B_7_2,B_3_3+B_7_3],[B_4_1+B_8_1,B_4_2+B_8_2,B_4_3+B_8_3]]),Matrix(3, 2, [[C_1_6-C_7_6-C_1_2,C_1_1-C_7_1-C_1_4],[C_2_6-C_8_6-C_2_2,C_2_1-C_8_1-C_2_4],[C_3_6-C_9_6-C_3_2,C_3_1-C_9_1-C_3_4]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_1,A_2_2,A_2_3,A_2_4],[A_3_1,A_3_2,A_3_3,A_3_4],[A_4_1,A_4_2,A_4_3,A_4_4]]),Matrix(4, 3, [[B_1_4+B_5_4,B_1_5+B_5_5,B_1_6+B_5_6],[B_2_4+B_6_4,B_2_5+B_6_5,B_2_6+B_6_6],[B_3_4+B_7_4,B_3_5+B_7_5,B_3_6+B_7_6],[B_4_4+B_8_4,B_4_5+B_8_5,B_4_6+B_8_6]]),Matrix(3, 3, [[C_4_2-C_4_6-C_7_2,C_4_3-C_7_3,-C_4_1+C_4_4-C_7_4],[C_5_2-C_5_6-C_8_2,C_5_3-C_8_3,-C_5_1+C_5_4-C_8_4],[C_6_2-C_6_6-C_9_2,C_6_3-C_9_3,-C_6_1+C_6_4-C_9_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_5_1,A_5_2,A_5_3,A_5_4],[A_7_1,A_7_2,A_7_3,A_7_4]]),Matrix(4, 3, [[B_1_7,B_1_8,B_1_9],[B_2_7,B_2_8,B_2_9],[B_3_7,B_3_8,B_3_9],[B_4_7,B_4_8,B_4_9]]),Matrix(3, 2, [[-C_7_6-C_4_5+C_7_5,-C_7_1-C_4_7+C_7_7],[-C_8_6-C_5_5+C_8_5,-C_8_1-C_5_7+C_8_7],[-C_9_6-C_6_5+C_9_5,-C_9_1-C_6_7+C_9_7]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_5_5,A_5_6,A_5_7,A_5_8],[A_7_5,A_7_6,A_7_7,A_7_8]]),Matrix(4, 3, [[B_5_7,B_5_8,B_5_9],[B_6_7,B_6_8,B_6_9],[B_7_7,B_7_8,B_7_9],[B_8_7,B_8_8,B_8_9]]),Matrix(3, 2, [[-C_7_2-C_1_5+C_7_5,-C_7_4-C_1_7+C_7_7],[-C_8_2-C_2_5+C_8_5,-C_8_4-C_2_7+C_8_7],[-C_9_2-C_3_5+C_9_5,-C_9_4-C_3_7+C_9_7]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_2_1+A_6_1,A_2_2+A_6_2,A_2_3+A_6_3,A_2_4+A_6_4],[A_1_1+A_4_1,A_1_2+A_4_2,A_1_3+A_4_3,A_4_4+A_1_4]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1+B_1_4,B_1_2+B_1_5,B_1_3+B_1_6],[B_2_1+B_2_4,B_2_2+B_2_5,B_2_3+B_2_6],[B_3_1+B_3_4,B_3_2+B_3_5,B_3_3+B_3_6],[B_4_1+B_4_4,B_4_2+B_4_5,B_4_3+B_4_6]]),Matrix(3, 2, [[C_4_6,C_4_1],[C_5_6,C_5_1],[C_6_6,C_6_1]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_6_1+A_5_1,A_6_2+A_5_2,A_6_3+A_5_3,A_6_4+A_5_4],[A_1_1+A_7_1,A_1_2+A_7_2,A_1_3+A_7_3,A_1_4+A_7_4]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1+B_5_1+B_1_7+B_5_7,B_1_2+B_5_2+B_1_8+B_5_8,B_1_3+B_5_3+B_1_9+B_5_9],[B_2_1+B_6_1+B_2_7+B_6_7,B_2_2+B_6_2+B_2_8+B_6_8,B_2_3+B_6_3+B_2_9+B_6_9],[B_3_1+B_7_1+B_3_7+B_7_7,B_3_2+B_7_2+B_3_8+B_7_8,B_3_3+B_7_3+B_3_9+B_7_9],[B_4_1+B_8_1+B_4_7+B_8_7,B_4_2+B_8_2+B_4_8+B_8_8,B_4_3+B_8_3+B_4_9+B_8_9]]),Matrix(3, 2, [[C_7_6,C_7_1],[C_8_6,C_8_1],[C_9_6,C_9_1]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_6_1-A_6_5,A_6_2-A_6_6,A_6_3-A_6_7,A_6_4-A_6_8],[A_1_1-A_1_5,A_1_2-A_1_6,A_1_3-A_1_7,A_1_4-A_1_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1,B_1_2,B_1_3],[B_2_1,B_2_2,B_2_3],[B_3_1,B_3_2,B_3_3],[B_4_1,B_4_2,B_4_3]]),Matrix(3, 2, [[C_1_6-C_4_6-C_1_5,-C_4_1+C_1_1-C_1_7],[C_2_6-C_5_6-C_2_5,-C_5_1+C_2_1-C_2_7],[C_3_6-C_6_6-C_3_5,-C_6_1+C_3_1-C_3_7]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_1+A_6_5,A_2_2+A_6_6,A_2_3+A_6_7,A_2_4+A_6_8],[A_3_1,A_3_2,A_3_3,A_3_4],[A_4_1+A_1_5,A_4_2+A_1_6,A_4_3+A_1_7,A_4_4+A_1_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1-B_5_4,B_1_2-B_5_5,B_1_3-B_5_6],[B_2_1-B_6_4,B_2_2-B_6_5,B_2_3-B_6_6],[B_3_1-B_7_4,B_3_2-B_7_5,B_3_3-B_7_6],[B_4_1-B_8_4,B_4_2-B_8_5,B_4_3-B_8_6]]),Matrix(3, 3, [[-C_4_6+C_1_2,C_1_3,-C_4_1+C_1_4],[-C_5_6+C_2_2,C_2_3,-C_5_1+C_2_4],[-C_6_6+C_3_2,C_3_3,-C_6_1+C_3_4]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_5+A_6_5,A_2_6+A_6_6,A_2_7+A_6_7,A_2_8+A_6_8],[A_3_5,A_3_6,A_3_7,A_3_8],[A_4_5+A_1_5,A_4_6+A_1_6,A_4_7+A_1_7,A_4_8+A_1_8]]),Matrix(4, 3, [[B_5_1+B_5_4,B_5_2+B_5_5,B_5_3+B_5_6],[B_6_1+B_6_4,B_6_2+B_6_5,B_6_3+B_6_6],[B_7_1+B_7_4,B_7_2+B_7_5,B_7_3+B_7_6],[B_8_1+B_8_4,B_8_2+B_8_5,B_8_3+B_8_6]]),Matrix(3, 3, [[C_1_2,C_1_3,C_1_4],[C_2_2,C_2_3,C_2_4],[C_3_2,C_3_3,C_3_4]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_1-A_2_5,A_2_2-A_2_6,A_2_3-A_2_7,A_2_4-A_2_8],[A_3_1-A_3_5,A_3_2-A_3_6,A_3_3-A_3_7,A_3_4-A_3_8],[A_4_1-A_4_5,A_4_2-A_4_6,A_4_3-A_4_7,A_4_4-A_4_8]]),Matrix(4, 3, [[B_5_4,B_5_5,B_5_6],[B_6_4,B_6_5,B_6_6],[B_7_4,B_7_5,B_7_6],[B_8_4,B_8_5,B_8_6]]),Matrix(3, 3, [[-C_4_2+C_1_2+C_4_5,C_1_3-C_4_3,C_1_4-C_4_4+C_4_7],[C_2_2-C_5_2+C_5_5,C_2_3-C_5_3,C_2_4-C_5_4+C_5_7],[C_3_2-C_6_2+C_6_5,C_3_3-C_6_3,C_3_4-C_6_4+C_6_7]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_5_5+A_2_5,A_2_6+A_5_6,A_2_7+A_5_7,A_2_8+A_5_8],[A_3_5,A_3_6,A_3_7,A_3_8],[A_4_5+A_7_5,A_4_6+A_7_6,A_4_7+A_7_7,A_4_8+A_7_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_4+B_5_4+B_1_7+B_5_7,B_1_5+B_5_5+B_1_8+B_5_8,B_1_6+B_5_6+B_1_9+B_5_9],[B_2_4+B_6_4+B_2_7+B_6_7,B_2_5+B_6_5+B_2_8+B_6_8,B_2_6+B_6_6+B_2_9+B_6_9],[B_3_4+B_7_4+B_3_7+B_7_7,B_3_5+B_7_5+B_3_8+B_7_8,B_3_6+B_7_6+B_3_9+B_7_9],[B_4_4+B_8_4+B_4_7+B_8_7,B_4_5+B_8_5+B_4_8+B_8_8,B_4_6+B_8_6+B_4_9+B_8_9]]),Matrix(3, 3, [[C_7_2,C_7_3,C_7_4],[C_8_2,C_8_3,C_8_4],[C_9_2,C_9_3,C_9_4]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_6_1+A_5_1-A_6_5,A_6_2+A_5_2-A_6_6,A_6_3+A_5_3-A_6_7,A_6_4+A_5_4-A_6_8],[A_1_1+A_7_1-A_1_5,A_1_2+A_7_2-A_1_6,A_1_3+A_7_3-A_1_7,A_1_4+A_7_4-A_1_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_1+B_5_1+B_5_7,B_1_2+B_5_2+B_5_8,B_1_3+B_5_3+B_5_9],[B_2_1+B_6_1+B_6_7,B_2_2+B_6_2+B_6_8,B_2_3+B_6_3+B_6_9],[B_3_1+B_7_1+B_7_7,B_3_2+B_7_2+B_7_8,B_3_3+B_7_3+B_7_9],[B_4_1+B_8_1+B_8_7,B_4_2+B_8_2+B_8_8,B_4_3+B_8_3+B_8_9]]),Matrix(3, 2, [[-C_7_6+C_1_5,-C_7_1+C_1_7],[-C_8_6+C_2_5,-C_8_1+C_2_7],[-C_9_6+C_3_5,-C_9_1+C_3_7]])))+Trace(Mul(Matrix(3, 4, [[A_2_1-A_2_5-A_5_5,A_2_2-A_2_6-A_5_6,A_2_3-A_2_7-A_5_7,A_2_4-A_2_8-A_5_8],[A_3_1-A_3_5,A_3_2-A_3_6,A_3_3-A_3_7,A_3_4-A_3_8],[A_4_1-A_4_5-A_7_5,A_4_2-A_4_6-A_7_6,A_4_3-A_4_7-A_7_7,A_4_4-A_4_8-A_7_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_4+B_5_4+B_1_7,B_1_5+B_5_5+B_1_8,B_1_6+B_5_6+B_1_9],[B_2_4+B_6_4+B_2_7,B_2_5+B_6_5+B_2_8,B_2_6+B_6_6+B_2_9],[B_3_4+B_7_4+B_3_7,B_3_5+B_7_5+B_3_8,B_3_6+B_7_6+B_3_9],[B_4_4+B_8_4+B_4_7,B_4_5+B_8_5+B_4_8,B_4_6+B_8_6+B_4_9]]),Matrix(3, 3, [[C_7_2-C_4_5,C_7_3,C_7_4-C_4_7],[C_8_2-C_5_5,C_8_3,C_8_4-C_5_7],[C_9_2-C_6_5,C_9_3,C_9_4-C_6_7]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[A_2_1+A_5_1-A_2_5-A_5_5,A_2_2+A_5_2-A_2_6-A_5_6,A_2_3+A_5_3-A_2_7-A_5_7,A_5_4+A_2_4-A_2_8-A_5_8],[A_4_1+A_7_1-A_4_5-A_7_5,A_4_2+A_7_2-A_4_6-A_7_6,A_4_3+A_7_3-A_4_7-A_7_7,A_4_4+A_7_4-A_4_8-A_7_8]]),Matrix(4, 3, [[B_1_4+B_1_7,B_1_5+B_1_8,B_1_6+B_1_9],[B_2_4+B_2_7,B_2_5+B_2_8,B_2_6+B_2_9],[B_3_4+B_3_7,B_3_5+B_3_8,B_3_6+B_3_9],[B_4_4+B_4_7,B_4_5+B_4_8,B_4_6+B_4_9]]),Matrix(3, 2, [[C_4_5,C_4_7],[C_5_5,C_5_7],[C_6_5,C_6_7]])))+Trace(Mul(Matrix(2, 4, [[-A_6_1-A_5_1+A_6_5+A_5_5,-A_6_2-A_5_2+A_6_6+A_5_6,-A_6_3-A_5_3+A_6_7+A_5_7,-A_6_4-A_5_4+A_6_8+A_5_8],[-A_1_1-A_7_1+A_1_5+A_7_5,-A_1_2-A_7_2+A_1_6+A_7_6,-A_1_3-A_7_3+A_1_7+A_7_7,-A_1_4-A_7_4+A_1_8+A_7_8]]),Matrix(4, 3, [[B_5_1+B_5_7,B_5_2+B_5_8,B_5_3+B_5_9],[B_6_1+B_6_7,B_6_2+B_6_8,B_6_3+B_6_9],[B_7_1+B_7_7,B_7_2+B_7_8,B_7_3+B_7_9],[B_8_1+B_8_7,B_8_2+B_8_8,B_8_3+B_8_9]]),Matrix(3, 2, [[C_1_5,C_1_7],[C_2_5,C_2_7],[C_3_5,C_3_7]])))

N.B.: for any matrices A, B and C such that the expression Tr(Mul(A,B,C)) is defined, one can construct several trilinear homogeneous polynomials P(A,B,C) such that P(A,B,C)=Tr(Mul(A,B,C)) (P(A,B,C) variables are A,B and C's coefficients). Each trilinear P expression encodes a matrix multiplication algorithm: the coefficient in C_i_j of P(A,B,C) is the (i,j)-th entry of the matrix product Mul(A,B)=Transpose(C).

Algorithm description

These encodings are given in compressed text format using the maple computer algebra system. In each cases, the last line could be understood as a description of the encoding with respect to classical matrix multiplication algorithm. As these outputs are structured, one can construct easily a parser to its favorite format using the maple documentation without this software.


Back to main table